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Apifox 最新版本带来多项功能升级：新增 MCP Client 调试工具，支持调试 MCP Server；推出「测试套件」功能，提供静态/动态两种测试模式；重构测试报告界面，实现结构化展示；增强调试能力，包括查看HTTP/TLS详细信息、array参数枚举值选择、SSE接口换行符支持；新增Hoppscotch数据导入功能；优化项目成员邀请流程；修复了MongoDB特殊字符连接和密码重置问题。持
为保持竞争力，软件必须快速迭代。团队需要能够高效运转的测试解决方案，以确保交付安全、有保障且可靠的软件。借助为团队确定这些问题优先级的Parasoft自动化测试工具与解决方案，聚焦最重要的软件问题。借助 AI 增强的测试解决方案，优化软件缺陷与漏洞的修复流程。
本文介绍了Python标准库unittest框架的核心使用方法，旨在帮助开发者构建健壮的测试体系。主要内容包括： unittest框架的核心价值：标准化、面向对象设计、丰富的断言方法和生命周期管理功能，是Python工程师必备技能。 测试生命周期管理：详细讲解setUp()、tearDown()等关键方法的使用场景，以及如何保证测试的原子性。 断言方法详解：列举了assertEqual、asser
摘要：2026年大模型在关键领域的广泛应用引发伦理风险，促使伦理测试成为测试从业者的必备技能。欧盟AI法案和中国AI管理办法的实施，将伦理测试从可选变为强制要求。文章解析了伦理测试的紧迫性、核心风险（偏见、透明度、安全）及应对框架（HELM、SuperCLUE等），提出"预防-检测-响应"闭环方法，涵盖数据、算法和输出层的测试策略。建议测试人员掌握XAI工具、参与跨部门协作，通
2026年低代码的颠覆性影响，本质是测试范式的革命——从被动检测转向主动质量赋能。十大趋势显示，AI与低代码的融合将测试效率提升至新高度，但伴随伦理、兼容性和技能挑战。测试从业者必须：1. 拥抱AI工具，掌握自动化测试生成；2. 强化国产化与云环境验证能力；3. 推动治理框架，防范影子IT风险。未来，测试不再是开发的尾声，而是智能协作的核心枢纽，驱动企业数字化韧性。
2026年软件测试领域迎来AI驱动的开源工具爆发，推动测试工程师向"AI训练师"转型。本文精选10个创新项目，包括DiffblueCover（Java单元测试AI引擎）、TestGPT（自然语言测试助手）、SightFlow（智能视觉验证）等，均通过实战验证能显著提升测试效率。这些工具支持云原生、视觉验证等前沿场景，帮助团队降低60%维护成本，缺陷检出率提升42%。未来趋势聚焦
摘要： AI驱动的VSCode插件正革新软件测试中的bug修复流程，显著提升效率与准确性。本文推荐5款实用插件： GitHub Copilot：全能助手，快速修复单元测试错误，支持多语言； 通义灵码：专注测试脚本优化，擅长并发/资源泄漏问题，适配国产化需求； RooCode：自动化重构测试代码，适合CI/CD环境； AIToolKit：交互式生成测试脚本，实时修复异常； Cline中文版：团队协作
摘要： 2026年中国新版《专利审查指南》将AI伦理审查纳入强制认证，要求AI系统部署前通过透明度、公平性等伦理测试。新规构建了双轨标识机制和人类干预验证框架，推动测试从业者向伦理风险评估转型，需掌握偏见检测、反AI生成内容等技术。金融、教育等领域已通过调整算法和分级测试实现合规。未来，测试行业需加强跨学科能力建设，参与标准制定，探索区块链审计等创新方向，从技术执行者升级为AI伦理生态的守护者。（
自动化测试用例的生成与执行的实现原理。自动化测试用例的生成与执行的实现思路。利用 Agent 实现自动化测试用例的生成与执行。
2026年，不懂AI安全的测试员失业潮已非预言，而是进行时。Gartner预测，至2027年，未转型者成本将增300%。测试从业者应立即行动：拥抱AI工具、深耕安全技能、向“质量赋能工程师”角色跃迁。唯有此，才能在AI驱动的测试新时代中，从“被淘汰者”蜕变为“行业领航者”。
摘要：软件测试从业者转型AI教育具有天然优势，现有技能如自动化测试、缺陷分析和脚本编写与AI教育需求高度契合。本文提出三步转型路径：1）3-6个月基础学习，通过MOOC课程填补AI知识空白；2）6-12个月项目实战，开发AI测试工具并构建作品集；3）1-2年教育转型，通过内容创作和课程开发建立个人品牌。数据显示测试工程师转型成功率高达85%，建议立即行动，利用测试专业背景实现职业跃迁。（149字）
2、添加执行参数 --alluredir，可以去pytest.ini文件中修改（如下）。也可以在主函数中添加pytest.main([‘–alluredir=./temp’])这样生成的json文件会放到temp文件夹中
《地缘壁垒消融下的测试职业跃迁》揭示了远程协作如何重构测试行业格局。文章通过硅谷Fintech案例，拆解测试人员实现全球发展的三阶段路径：1）技术基建阶段，构建分布式测试工具链组合；2）协作升维阶段，建立质量影响力模型化解文化冲突；3）晋升破局阶段，打造全球化能力标签。数据显示远程测试岗位5年增长320%，采用AI测试新范式后人工用例设计耗时减少92%。文章指出，数字化能力正在重新定义职业疆域，时
摘要：本文探讨测试领域的两个关键议题：一是预算管理从静态规划向动态优化转变，实现敏捷响应；二是边缘AI测试面临云到端的质量保障挑战，需重构验证体系。研究揭示了测试管理需要兼顾资源优化与技术适配，在动态预算和分布式架构下确保质量一致性。（99字）
数字时代下测试工程师面临新型职业倦怠：2026年软件测试领域虽实现AI自动化深度整合，却衍生出隐性认知过载、价值隐形化等独特挑战。研究显示85%测试人员出现技术过载引发的生理应激反应。本文提出四维解决方案：思维重构（价值可视化）、技能突围（精准学习）、边界管理（自动化减负）和职业系统构建（双通道发展），并强调建立"工作-生活-学习"平衡生态。通过每月小目标与年度职业盘点，帮助从
文章摘要 2026年软件测试行业将迎来重大变革，35岁不再是职业瓶颈，而是质量智慧的爆发期。AI将取代重复性工作，但经验丰富的测试工程师仍具备不可替代的核心竞争力：复杂场景决策力、技术债务管理、AI协同增效及业务-技术桥梁能力。未来高价值转型路径包括测试架构师、质量工程师和AI测试策略师，年薪可达80-120万。行动建议包括建立测试经验知识库、掌握AI测试工具、参与混沌工程演练等。未来的测试行业属
可以使用 WebDriverWait 类和 expected_conditions 模块，设置等待条件来等待异步加载完成。
摘要：本文探讨了传统JMeter脚本编写面临的效率低、技能门槛高、环境依赖强三大痛点，提出四层自动化引擎解决方案：需求转换层实现接口自动抓取，脚本生成层支持多种构建方式，智能增强层通过AI实现参数化与断言，持续集成层打通CI/CD流程。电商登录测试案例显示，该方案使脚本创建耗时降低82%，参数化配置实现全自动化。未来将向预测式生成、自修复脚本等智能测试方向发展。
本文探讨了如何利用Flutter框架结合HarmonyOS生态能力为"享家社区"应用构建高性能的个人资料模块。文章提出了基于Repository模式的改良架构，深度融合HarmonyOS分布式能力与安全服务，实现了从UI到平台底层的完整数据流控制。详细展示了包括依赖注入、数据模型定义、分布式数据同步等核心实现，特别强调了利用HarmonyOS安全服务进行数据加密存储，以及跨设备
本文针对LoadRunnerCloud用户，深入探讨高阶脚本调试技巧。内容涵盖：1）利用动态断点、实时监控和多线程调试优化基础调试；2）处理参数化、关联规则及第三方集成的复杂场景策略；3）通过资源监控、分段计时识别性能瓶颈；4）云环境专属技巧如远程调试和AI辅助分析。文章强调预见性和自动化，帮助测试人员提升脚本可靠性，适应DevOps环境需求，最终支撑高性能应用交付。
本文深入探讨了Spring Boot测试中的单元测试与集成测试最佳实践，重点解析了Mockito框架的应用。文章从测试金字塔模型入手，强调自动化测试在敏捷开发中的重要性。通过对比@Mock与@MockBean、@Spy与@SpyBean的区别，揭示组件测试中的关键选择策略。实战部分展示了Mockito的高级用法，包括打桩、验证和断言技巧。此外，文章还介绍了测试数据初始化的三种模式（Object M
在软件测试的世界里，我们总以为自己是掌控全局的“导演”，指挥着自动化脚本和测试用例上演一出出完美戏码。但2026年初，当“TestMaster AI”这个号称“革命性测试助手”的系统降临我们团队时，我这个资深测试工程师Sam，却成了被“测试”的对象。故事从一个平凡的加班夜开始，却以一场令人啼笑皆非的意外收场——它不仅暴露了AI的荒谬局限，还让我这个QA老兵重新思考了“测试”的本质。这趟旅程，既是技
AI不仅提升了渗透测试效率，更重塑了其方法论本质——从依赖经验转向数据驱动决策。软件测试从业者应拥抱AI作为“副驾驶”，通过智能任务规划、自适应策略和自动化用例，将漏洞平均存活时间从312天压缩至可控范围。未来，人机协作将成为安全防御的核心，推动测试工作从“检测”升级为“预测”。
并发测试是软件测试的核心领域，旨在模拟海量用户同时访问系统，以评估其在高负载下的性能、稳定性和可扩展性。传统方法依赖人工脚本和线性模型，但面对现代应用的复杂性（如电商大促或实时交易系统），这些方法暴露了严重缺陷：脚本维护成本高、用户行为仿真度低、资源消耗巨大，以及异常捕捉能力弱。例如，传统测试中，每版本需重构30%-50%脚本，导致迭代周期延长40%，且漏测率常超25%。AI技术的引入，特别是大模
摘要：本方案提出利用EggplantAI的AI能力突破视觉回归测试瓶颈，通过智能感知、自动化优化和持续迭代三阶段策略，显著提升测试效率。采用机器学习模型增强检测精度，实现脚本less自动化并集成CI/CD流程，预计测试覆盖率提升30%以上，误报率降低50%。实施案例显示，该方案可缩短测试周期40%，人力投入减少30%，6个月内实现ROI回正，有效支持快速迭代需求，推动测试智能化转型。
三步搭建企业级AI开发平台：Dify+DeepSeek+MCP黄金组合 核心优势：无需算法背景，30分钟完成部署。Dify提供可视化工作流（支持拖拽式Prompt），DeepSeek国产大模型（128K上下文），MCP实现弹性扩缩容。 关键步骤： Docker一键部署Dify（5分钟） 连接DeepSeek API（10分钟） MCP部署模型实例（15分钟） 四大应用场景：智能客服、代码生成、合同
《闪电面试应对指南：软件测试工程师的24小时冲刺策略》摘要 面对突如其来的面试机会，本文为测试工程师提供高效备战方案。核心策略包括：1）快速分析目标公司技术栈和业务领域，针对性准备测试案例；2）结构化梳理测试知识体系，重点强化自动化、性能和安全测试能力；3）运用STAR模型精炼项目经验表达。面试当日需做好技术环境检查，并根据职级差异突出展示重点：初级强调用例设计能力，高级侧重团队管理与质量体系建设
JUnit5.9通过创新注解系统推动测试范式变革，显著提升开发效率。新版本引入@TestTemplate实现动态数据驱动测试，@EnabledOnOs/@DisabledOnJre优化跨平台兼容性，@DynamicTest增强测试灵活性。实践表明，这些改进使测试代码量减少60%以上，覆盖率提升15%，缺陷逃逸率降低25%。该版本标志着单元测试从静态预设向动态自适应的转变，预计到2026年将成为70
若你旨在深入理解LLM评估机制的技术内核，自行搭建评估框架无疑是绝佳学习路径。但若你追求开箱即用的企业级解决方案，请直接采用DeepEval——我们已为你完成所有底层技术攻坚。该工具链具备永久免费与开源可定制（Apache 2.0协议）特性，集成14+项研究级评估指标，支持与Pytest的CI/CD深度集成，囊括本文所述全部优化技术方案，并配备可视化仪表盘（提供直观的评估结果交互界面）。
摘要：生成式AI技术正推动软件测试行业向智能化转型，传统测试方法逐渐被AI驱动的自动化测试取代。AI在测试用例生成、缺陷预测和测试执行优化方面取得突破，如自动脚本生成、高风险模块识别等。但落地仍面临数据质量、模型可解释性和技能转型等挑战。未来三年，测试将向知识图谱化、大模型融合和全生命周期自主测试发展，测试工程师角色也将从执行转向质量策略设计和AI系统监督等高价值工作。
iUnit7.0实现全面升级，通过目标代码导向输入生成和符号执行技术将覆盖率保持在90%+的高水平。创新性地采用LLM结合程序分析方法实现真正功能测试，包括代码切片、增量式代码提取和智能断言生成三大核心技术。产品支持代码驱动用例、嵌入式设备适配、流水线集成等功能升级，尤其在工业控制领域达到国际领先水平。该版本重新定义了智能测试工具边界，将传统人工测试转变为自动化工作流，显著提升测试效率和质量。未来
以用户为中心：从真实用户场景倒推功能目标。以系统为线索：通过逆向工程挖掘隐藏逻辑。以风险为导向：优先覆盖核心链路与高危功能。以沟通为桥梁：主动串联碎片信息，填补认知缺口。
从 github.com/undera/perf… 下载 ServerAgent，然后把压缩包上传到被测服务器，解压，进入目录，Windows 环境，启动 startAgent.bat；linux环境，启动 startAgent.sh，默认使用4444端口。
全球农业生产力每年都受到植物胁迫的影响;因此，监测和预防植物胁迫是保护农业生态环境的重要措施。然而，与采用可穿戴设备评估人体生理信息和疾病诊断类似，对植物中复杂和微弱的生理信息进行原位无损监测是可穿戴传感器发展的巨大挑战。本文，为准确实时分析多种非生物胁迫下番茄内部信息的变化，我们引入通过油/水界面逐层自组装合成的共价有机框架 （COF） 薄膜作为敏感材料，开发一种能够监测叶片表面湿度和叶片温度的
关于以上方案，有一点还要进行特别说明，那就是项目中测试用例之前必须是相互独立的。保持Case独立性我认为是很有必要的，每一个 Test Case 应该只测试一种场景，根据case复杂程度，不同场景同样可大可小，但不能相互影响。当我们有随机的跑其中某个Case或乱序的跑这些Cases时，测试的结果都应该是准确的。Suite level和Directory level同样要注意独立性的问题。保持Cas
摘要：本文探讨了人工智能领域中Workflow和Agent两种技术方案的差异与应用场景。Workflow适用于固定流程、步骤明确的任务，像流水线工人高效执行；而Agent则具备自主思考能力，能动态规划流程、处理异常，适合复杂任务。文章指出，稳定业务流程用Workflow更可靠，复杂任务则适合Agent自主决策。Agent的核心价值在于让大模型从被动执行升级为主动思考，实现意图理解、工具选择、计划生
【大厂测试私教服务：AI时代的技术加速器】面向测试工程师的职业提升方案，提供1v1名企导师指导，覆盖AI测试、自动化框架、性能优化等前沿领域。服务包含职业规划、技术攻坚、晋升特训、名企内推等六大维度，由腾讯/阿里/华为/字节前测试经理亲自带教。特色包括实时答疑群、企业级项目实战、智能测试平台权限，并赠送大模型应用课程。帮助解决技术方向模糊、晋升受阻、面试失败等职业痛点，首期限30个名额。
写在最后，笔者建议从 单元测试-接口自动化-整个测试活动的自动化 各个级别，通过PDCA环的不断变大，来逐步实现测试活动的端到端自动化。
摘要：Tamper脚本作为SQLMap的请求变形器，通过编码层（如Base64混淆）、语法层（如注释替换空格）和协议层（如HTTP头注入）实现WAF绕过。编写时需定义优先级、依赖项及核心篡改函数，并组合使用多脚本增强效果。高级策略包括动态负载生成、协议级伪造和AI辅助绕过。测试应在授权环境下进行，使用OWASP靶场验证，并遵守合规要求。Tamper脚本需持续更新以应对WAF演进，是攻防演练中的重要
摘要：生成式AI正在重塑软件测试行业，带来效率提升的同时也暴露出显著问题。本文基于17位测试工程师的访谈和三大行业案例，揭示了AI工具在测试设计、执行和分析环节的双面性：一方面能大幅压缩用例设计耗时、提升UI验证准确率；另一方面存在业务理解局限、环境适应性差等痛点。研究指出，当前AI测试工具需要200+业务术语训练才能达到初级工程师水平，且维护成本高昂。文章提出人机共生解决方案，包括精准测绘能力边
摘要：本实验对比Java/JUnit5与Python/pytest环境下ChatGPT辅助单元测试生成的效能。数据显示，基础用例生成效率提升300%（78min→19min），但边界场景（如并发测试）首次正确率仅38%，需人工补充。研究提出"人机协同四阶法"混合工作流，并量化12项指标，揭示AI在数据驱动测试中的优势（315%效率增益）与分布式事务等场景的局限性。关键发现包括：
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